package DianShang_2024.ds_03.extract

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions.{col, lit}

import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.{Date, Properties}

object extract03 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /*
          3、抽取shtd_store库中base_province的增量数据进入Hive的ods库中表base_province。根据ods.base_province表中id作为增量字段，只
          将新增的数据抽入，字段名称、类型不变并添加字段create_time取当前时间，同时添加静态分区，分区字段类型为String，且值为当前比赛日的前一天
          日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。使用hive cli执行show partitions ods.base_province命令，将结果截图粘贴至客户端桌
          面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下；
     */
    //  准备环境
    val spark=SparkSession.builder()
      .master("local[*]")
      .appName("数据抽取第三题")
      .config("hive.exec.dynamic.partition.mode","nonstrict")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    //  准备连接mysql的配置
    val mysql_connect=new Properties()
    mysql_connect.setProperty("user","root")
    mysql_connect.setProperty("password","123456")
    mysql_connect.setProperty("driver","com.mysql.jdbc.Driver")

    spark.sql("use ods03")
    //  拿到hive表里面最大的id
    val max_id=spark.sql("select max(id) from ods03.base_province").collect()(0).get(0).toString

    //  使用sql方式
//    spark.read.jdbc("jdbc:mysql://192.168.40.110:3306/shtd_store?useSSL=false","base_province",mysql_connect)
//      .withColumn(
//        "create_time",
//        lit(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date())).cast("timestamp")
//      )
//      .createOrReplaceTempView("temp01")
//
//    spark.sql(
//      s"""
//        |insert into ods03.base_province
//        |partition(etl_date="20240101")
//        |select * from temp01
//        |where id > cast('${max_id}' as int)
//        |""".stripMargin)

    //  使用dataframe的形式
    spark.read.jdbc("jdbc:mysql://192.168.40.110:3306/shtd_store?useSSL=false","base_province",mysql_connect)
      .withColumn(
        "create_time",
        lit(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date())).cast("timestamp")
      )
      .where(
        col("id") > max_id
      )
      .withColumn(
        "etl_date",lit("20240101")
      )
      .write.mode("append")
      .format("hive")
      .partitionBy("etl_date")
      .saveAsTable("base_province")



    //    关闭环境
    spark.close()
  }

}
